{"id":19961,"date":"2026-03-19T08:42:35","date_gmt":"2026-03-19T07:42:35","guid":{"rendered":"https:\/\/hayaenergy.com\/?p=19961"},"modified":"2026-03-19T08:43:33","modified_gmt":"2026-03-19T07:43:33","slug":"blog-2026-parametrizacion-de-la-curva-de-precios-horaria","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hayaenergy.com\/es\/blog-2026-parametrizacion-de-la-curva-de-precios-horaria\/","title":{"rendered":"Parametrizaci\u00f3n de la curva de precios horaria: dominar el proceso de toma de decisiones que influye directamente el P&L"},"content":{"rendered":"
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En nuestro art\u00edculo anterior, exploramos diferentes escenarios de curvas de precios horarios y c\u00f3mo los factores estructurales \u2014 gas, CO\u2082, penetraci\u00f3n de renovables y evoluci\u00f3n de la demanda\u00a0 configuran trayectorias divergentes en el mercado el\u00e9ctrico europeo. Sin embargo, incluso manteniendo constantes estas hip\u00f3tesis, el resultado puede variar de forma significativa seg\u00fan c\u00f3mo se parametrice la curva horaria. En otras palabras, no solo importa el \u201cqu\u00e9\u201d del escenario, sino tambi\u00e9n el \u201cc\u00f3mo\u201d detr\u00e1s de la construcci\u00f3n de la distribuci\u00f3n horaria de precios. En este art\u00edculo, nos centramos en esta capa menos visible pero decisiva: c\u00f3mo decisiones de modelizaci\u00f3n aparentemente peque\u00f1as en la parametrizaci\u00f3n de la curva pueden traducirse directamente en impactos tangibles sobre el P&L, las previsiones presupuestarias y la valoraci\u00f3n de activos.<\/p>\n

Mismo escenario, distinta curva, distinto resultado econ\u00f3mico.<\/strong><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<\/div>\n

El primer mensaje clave es claro pero a menudo subestimado: dos curvas horarias construidas bajo el mismo escenario macroecon\u00f3mico pueden generar resultados econ\u00f3micos diferentes.<\/p>\n

Supongamos un marco fundamental id\u00e9ntico:<\/p>\n

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    Las mismas hip\u00f3tesis de precios de combustible y CO\u2082<\/p>\n<\/li>\n

  • \n

    La misma capacidad instalada de energ\u00edas renovables<\/p>\n<\/li>\n

  • \n

    El mismo crecimiento de la demanda y la misma normalizaci\u00f3n de temperaturas<\/p>\n<\/li>\n

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    El mismo precio anual de base (por ejemplo, 90 \u20ac\/MWh)<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n

    Bajo estas hip\u00f3tesis alineadas, las diferencias en la parametrizaci\u00f3n pueden reconfigurar la estructura intradiaria de los precios. Un precio medio anual por s\u00ed solo no define la rentabilidad; tambi\u00e9n es fundamental la distribuci\u00f3n de los precios a lo largo de las horas.<\/p>\n

    Para ilustrarlo, comparemos dos curvas horarias construidas bajo el mismo escenario. Ambas presentan un precio medio anual id\u00e9ntico y un perfil estacional similar. Sin embargo, difieren en la amplitud de los picos intradiarios, la compresi\u00f3n de precios a mediod\u00eda y la frecuencia de horas con precios extremos.<\/p>\n

    \u00a0<\/strong>\"\"<\/p>\n

    \"statistical
    Table 1. Statistical evaluation of curves.<\/figcaption><\/figure>\n
    \"economic
    Table 2. Economic impact evaluation of curves. (Wind and PV are represented relative to baseload price and CCGT relative to the curve\u2019s A result weighted as a hundred).<\/figcaption><\/figure>\n

    El gr\u00e1fico y la tabla anteriores se utilizan para mostrar c\u00f3mo dos curvas con el mismo precio base anual pueden presentar comportamientos completamente diferentes y c\u00f3mo esto tiene un impacto directo en los m\u00e1rgenes de distintos tipos de carteras. Veamos los principales elementos que se pueden inferir de estas tablas:<\/p>\n

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    1. Spread, volatilidad y eventos extremos:<\/strong> La curva A en la primera tabla muestra una mayor volatilidad, con subidas y bajadas extremas m\u00e1s pronunciadas, mientras que la segunda curva es m\u00e1s plana y carece de picos extremos. Esta diferencia se traduce en un impacto significativo en los m\u00e1rgenes de plantas de punta como los CCGT, que dependen en gran medida del clean spark spread marginal.<\/li>\n
    2. Precios al mediod\u00eda e impacto del PV:<\/strong> Por el contrario, las plantas fotovoltaicas muestran un mayor capture rate debido a precios m\u00e1s elevados al mediod\u00eda en comparaci\u00f3n con el precio base, lo que puede conducir a una sobrevaloraci\u00f3n de estos activos, en parte debido a la infravaloraci\u00f3n hist\u00f3rica del desarrollo fotovoltaico.<\/li>\n<\/ol>\n

      \u00bfQu\u00e9 significa realmente la parametrizaci\u00f3n?<\/strong><\/p>\n

      En el contexto de las curvas de precios horarios, la \u201cparametrizaci\u00f3n\u201d se refiere al conjunto de supuestos de modelizaci\u00f3n que determinan c\u00f3mo se distribuyen los precios a lo largo de las distintas horas una vez definido el escenario macro. Incluso si factores como los precios de combustibles, CO\u2082, el despliegue de renovables y el crecimiento de la demanda est\u00e1n fijados, la curva horaria no queda determinada de forma \u00fanica. Depende de c\u00f3mo el modelizador traduzca los factores estructurales en comportamiento horario de precios.<\/p>\n

      Existen dos grandes enfoques de modelizaci\u00f3n que dominan la construcci\u00f3n de curvas horarias: los enfoques estoc\u00e1sticos y los fundamentales. En la pr\u00e1ctica, la mayor\u00eda de las curvas comerciales combinan ambos m\u00e9todos.<\/p>\n

      Parametrizaci\u00f3n fundamental<\/strong><\/p>\n

      En un enfoque fundamental, la curva horaria se construye a partir de los principios econ\u00f3micos y f\u00edsicos del sistema el\u00e9ctrico, en lugar de basarse en tendencias hist\u00f3ricas de precios. Los precios se determinan por la interacci\u00f3n entre la demanda, la generaci\u00f3n renovable, los costes marginales del parque t\u00e9rmico, las interconexiones y las condiciones de escasez. Este enfoque suele ignorar los precios forward disponibles, que reflejan las expectativas del mercado, coberturas industriales y posiciones especulativas.<\/p>\n

      En lugar de modelizar directamente los precios, el modelo simula el proceso de formaci\u00f3n de precios. Esto requiere, como m\u00ednimo:<\/p>\n

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      • \n

        Capacidad instalada por tecnolog\u00eda y calendarios de retirada<\/p>\n<\/li>\n

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        Costes marginales (combustible, CO\u2082, supuestos de eficiencia)<\/p>\n<\/li>\n

      • \n

        Perfiles horarios de generaci\u00f3n renovable<\/p>\n<\/li>\n

      • \n

        Proyecciones de demanda y sensibilidad a la temperatura<\/p>\n<\/li>\n

      • \n

        Flujos transfronterizos y restricciones de red<\/p>\n<\/li>\n

      • \n

        Escenarios meteorol\u00f3gicos<\/p>\n<\/li>\n

      • \n

        Supuestos regulatorios y de pol\u00edtica energ\u00e9tica<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n

        En la pr\u00e1ctica, esto implica manejar grandes vol\u00famenes de datos (series horarias multianuales de demanda, producci\u00f3n renovable, temperatura, precios de commodities, capacidades de interconexi\u00f3n, etc.) y realizar simulaciones sobre miles de horas y m\u00faltiples escenarios. A largo plazo, esto puede significar simular decenas o cientos de miles de estados horarios. Por ello, los modelos fundamentales son intensivos en datos y en capacidad computacional.<\/p>\n

        La fortaleza de este enfoque radica en su coherencia econ\u00f3mica: la formaci\u00f3n de precios se basa en la l\u00f3gica de costes marginales y la din\u00e1mica de la demanda residual. Permite modelizar expl\u00edcitamente transformaciones estructurales \u2014como el despliegue acelerado del PV, la electrificaci\u00f3n o el cierre del carb\u00f3n\u2014 y construir escenarios coherentes. Tambi\u00e9n aporta transparencia param\u00e9trica: es posible identificar c\u00f3mo cambios en la penetraci\u00f3n de PV, los precios de escasez o los costes de combustible afectan a la estructura horaria de precios y, por tanto, a la econom\u00eda de los activos.<\/p>\n

        Sin embargo, esta sofisticaci\u00f3n no elimina la incertidumbre. Al contrario, la desplaza hacia los supuestos. Los resultados son altamente sensibles a decisiones de parametrizaci\u00f3n como:<\/p>\n

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        • \n

          El nivel de canibalizaci\u00f3n del PV<\/p>\n<\/li>\n

        • \n

          La elasticidad de la demanda en contextos de precios elevados<\/p>\n<\/li>\n

        • \n

          Los l\u00edmites y frecuencia de precios de escasez<\/p>\n<\/li>\n

        • \n

          Los ajustes de volatilidad<\/p>\n<\/li>\n

        • \n

          La selecci\u00f3n y ponderaci\u00f3n de a\u00f1os meteorol\u00f3gicos<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n

          En resumen, aunque los modelos fundamentales ofrecen coherencia estructural y una visi\u00f3n prospectiva, sus resultados dependen en gran medida de los supuestos y par\u00e1metros utilizados. Peque\u00f1as variaciones en inputs clave pueden afectar significativamente los spreads, los capture rates y la estructura horaria de precios. Adem\u00e1s, la complejidad y la intensidad de datos pueden generar una sensaci\u00f3n de precisi\u00f3n que, en \u00faltima instancia, depende de la solidez de los supuestos. La sofisticaci\u00f3n del modelo no elimina la incertidumbre; simplemente la traslada a la definici\u00f3n, calibraci\u00f3n y gobernanza de los par\u00e1metros.<\/p>\n

          Parametrizaci\u00f3n estoc\u00e1stica (estad\u00edstica)<\/strong><\/p>\n

          El enfoque estoc\u00e1stico se basa principalmente en datos hist\u00f3ricos de precios para generar estructuras horarias futuras. Suele incluir:<\/p>\n

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          • \n

            Series hist\u00f3ricas de precios horarios<\/p>\n<\/li>\n

          • \n

            Segmentaci\u00f3n estad\u00edstica (estaci\u00f3n\/mes, tipo de d\u00eda, hora del d\u00eda)<\/p>\n<\/li>\n

          • \n

            Eliminaci\u00f3n de valores at\u00edpicos y suavizado de datos<\/p>\n<\/li>\n

          • \n

            Metodolog\u00edas de ponderaci\u00f3n entre a\u00f1os de referencia<\/p>\n<\/li>\n

          • \n

            Regresiones opcionales con variables externas (demanda residual, producci\u00f3n PV, etc.)<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n

            La hip\u00f3tesis central es la persistencia estructural: que las relaciones pasadas entre demanda, producci\u00f3n y precios seguir\u00e1n siendo v\u00e1lidas en el futuro.<\/p>\n

            Su principal ventaja es la robustez y la calibraci\u00f3n frente a comportamientos observados. Sin embargo, presenta limitaciones importantes:<\/p>\n

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            • Inercia estructural:<\/strong> los patrones hist\u00f3ricos pueden subestimar efectos futuros como la canibalizaci\u00f3n del PV o el aumento de la volatilidad en contextos de r\u00e1pida transformaci\u00f3n del sistema el\u00e9ctrico. A la inversa, el an\u00e1lisis hist\u00f3rico puede no anticipar una saturaci\u00f3n en la instalaci\u00f3n de PV tras periodos de alta inversi\u00f3n.<\/li>\n
            • Eventos extremos:<\/strong> choques de mercado o crisis pueden distorsionar las distribuciones estad\u00edsticas. Excluirlos puede infraestimar el riesgo de cola, mientras que incluirlos completamente puede sobreestimar los niveles de precios a largo plazo. El reto consiste en asignar probabilidades coherentes a estos eventos.<\/li>\n<\/ul>\n
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              Los a\u00f1os 2021 y 2022 destacan como puntos de inflexi\u00f3n significativos en la volatilidad de la estructura del mercado. En particular, 2022 puede considerarse un a\u00f1o at\u00edpico, con aproximadamente 6.000 horas registradas por encima de 150 \u20ac\/MWh, principalmente debido a los desaf\u00edos geopol\u00edticos inusuales que se produjeron durante ese per\u00edodo.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<\/div>\n

              \"PV
              Figure 2. Linear Correlation between intra-day hourly shape of electricity and PV installed capacity.<\/figcaption><\/figure>\n

              \"German<\/p>\n

              \"German
              Figure 3. German electricity prices monotones – Hourly prices sorted from highest to lowest (Only 1000 highest shown) (left) | # of Hours above 150 \u20ac\/MWh per year (right).<\/figcaption><\/figure>\n

              Enfoque de HES para la modelizaci\u00f3n y parametrizaci\u00f3n de curvas<\/strong><\/p>\n

              HES emplea una metodolog\u00eda que comienza con una curva estoc\u00e1stica construida a partir de precios hist\u00f3ricos y sus patrones horarios dentro de un mes determinado. Este enfoque tambi\u00e9n tiene en cuenta los valores at\u00edpicos bas\u00e1ndose en la relaci\u00f3n entre los precios y los perfiles hist\u00f3ricos de demanda no residual. HES utiliza los precios forward disponibles en el mercado y distintos escenarios de precios para establecer los niveles de precios a nivel anual, trimestral o mensual; esto tambi\u00e9n puede incluir futuros semanales y diarios.<\/p>\n

              Actualmente, esta metodolog\u00eda produce una curva el\u00e9ctrica aceptable y coherente, que refleja un comportamiento racional cada mes, aline\u00e1ndose con las formas hist\u00f3ricas de las curvas y con los niveles de precios forward de baseload y peak load. Sin embargo, debido a las limitaciones mencionadas, este enfoque puede ponderar incorrectamente ciertos factores y su evoluci\u00f3n futura, lo que podr\u00eda conducir a una valoraci\u00f3n err\u00f3nea de los activos energ\u00e9ticos, tanto en carteras de consumo como de generaci\u00f3n.<\/p>\n

              Para abordar estas limitaciones y el riesgo de mala valoraci\u00f3n de activos en el sector energ\u00e9tico, HES mejora continuamente su curva el\u00e9ctrica. Dependiendo del pa\u00eds y de sus fundamentos, nuestra curva incorpora ahora factores adicionales para reajustar m\u00e9tricas infravaloradas en los precios hist\u00f3ricos utilizados como inputs del modelo estoc\u00e1stico. Estos factores incluyen: (i) la canibalizaci\u00f3n del PV a niveles actuales y (ii) la volatilidad de los precios, entre otros.<\/p>\n

              Evaluaci\u00f3n anal\u00edtica de parametrizaciones alternativas de curvas<\/strong><\/p>\n

              En la tabla siguiente, analizamos diferentes m\u00e9tricas para evaluar en qu\u00e9 medida la modelizaci\u00f3n estoc\u00e1stica, junto con ajustes ad hoc, reproduce el comportamiento del mercado spot. El ejemplo se realiza para Alemania, considerando los precios de la electricidad en el per\u00edodo 2023\u20132025.<\/p>\n

              \"HES
              Figure 5. HES HPFC (Hourly Price Forecast Curve) Evaluation – KPIs and Metrics and their meaning<\/figcaption><\/figure>\n

              Aunque, al igual que en la inversi\u00f3n, las distribuciones pasadas no garantizan distribuciones futuras, se pueden extraer algunas conclusiones del an\u00e1lisis anterior sobre distintas curvas frente al mercado spot:<\/p>\n

                \n
              • \n

                La modelizaci\u00f3n estoc\u00e1stica basada en precios hist\u00f3ricos tiende a sobrevalorar las horas solares, ya que el impacto del PV se aten\u00faa; esto puede ajustarse adecuadamente mediante una modelizaci\u00f3n ad hoc del impacto del PV.<\/p>\n<\/li>\n

              • \n

                La volatilidad y los picos extremos de precios derivados de la modelizaci\u00f3n estoc\u00e1stica basada \u00fanicamente en datos hist\u00f3ricos tienden a ser inferiores a la realidad actual del mercado, debido al tratamiento necesario de valores at\u00edpicos en los datos de entrada. Esto se corrige mediante una modelizaci\u00f3n ad hoc de la volatilidad, capaz de ajustarla a la realidad del mercado spot; no obstante, es importante considerar que el periodo 2023\u20132025 no representa necesariamente la realidad futura y que la volatilidad puede diferir.<\/p>\n<\/li>\n

              • \n

                Los eventos extremos de precios al alza y a la baja, as\u00ed como su distribuci\u00f3n geogr\u00e1fica y su agrupaci\u00f3n temporal, deben evaluarse cuidadosamente para evitar una sobrecompensaci\u00f3n al aplicar ajustes ad hoc de volatilidad.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n

                El aspecto m\u00e1s desafiante al modelizar estas curvas no es replicar el comportamiento hist\u00f3rico \u2014lo cual suele poder lograrse razonablemente bien\u2014, sino determinar c\u00f3mo proyectarlo hacia el futuro. Esto suele hacerse parametrizando la evoluci\u00f3n esperada de un driver fundamental con fuerte relaci\u00f3n con la m\u00e9trica (por ejemplo, la capacidad o producci\u00f3n de PV y su impacto en los precios de mediod\u00eda) o utilizando los a\u00f1os hist\u00f3ricos m\u00e1s recientes como referencia del comportamiento futuro del mercado, dado que estos suelen proporcionar el benchmark m\u00e1s relevante para los horizontes a corto plazo.<\/p>\n

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                \n

                Impacto econ\u00f3mico a nivel de cartera de parametrizaciones alternativas de curvas<\/strong><\/p>\n

                En esta secci\u00f3n, adoptamos una perspectiva m\u00e1s pragm\u00e1tica evaluando el impacto econ\u00f3mico que los enfoques de modelizaci\u00f3n de curvas y los ajustes de parametrizaci\u00f3n presentados anteriormente pueden tener sobre distintos tipos de carteras de generaci\u00f3n (con efectos an\u00e1logos para las carteras de consumo).<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<\/div>\n

                \"HES
                Figure 6. HES HPFC (Hourly Price Forecast Curve) Model economic results against spot for Germany 2023-2025 using daily averages, evolution when adding in-house PV cannibalization and volatility adjustments.<\/figcaption><\/figure>\n

                El ejemplo se realiz\u00f3 utilizando precios de electricidad, gas y CO\u2082 de Alemania para el per\u00edodo 2023\u20132025. Como se mencion\u00f3 anteriormente, aunque las distribuciones pasadas no garantizan distribuciones futuras, se pueden extraer algunas conclusiones de este an\u00e1lisis:<\/p>\n

                  \n
                • \n

                  Como se observ\u00f3 previamente, esta evaluaci\u00f3n econ\u00f3mica confirma que el enfoque estoc\u00e1stico est\u00e1ndar tiende a sobrevalorar las horas solares; aplicar un ajuste de canibalizaci\u00f3n del PV es clave para no sobrevalorar el PV ni los precios pico.<\/p>\n<\/li>\n

                • \n

                  La e\u00f3lica muestra un comportamiento m\u00e1s aleatorio y cercano al perfil de baseload, por lo que la distribuci\u00f3n horaria de precios que modelizamos es menos relevante que los promedios mensuales y anuales.<\/p>\n<\/li>\n

                • \n

                  La valoraci\u00f3n de tecnolog\u00edas de punta como los CCGT y otras plantas de gas depende en gran medida de los picos de precios y la volatilidad. No modelar estos aspectos de forma adecuada puede llevar a una subvaloraci\u00f3n o sobrevaloraci\u00f3n de estos activos, lo que puede traducirse en importantes errores de presupuestaci\u00f3n o de decisi\u00f3n de inversi\u00f3n.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n

                  Conclusi\u00f3n<\/strong><\/p>\n

                  En las ediciones de febrero y marzo de este bolet\u00edn, en HES nos hemos centrado en ilustrar c\u00f3mo se forman las curvas de precios horarios de la electricidad en el mercado y qu\u00e9 factores clave las determinan. A partir de ah\u00ed, exploramos la importancia para las empresas dentro \u2014o expuestas\u2014 al sector energ\u00e9tico de contar con previsiones fiables de precios horarios de la electricidad. Finalmente, revisamos algunos de los enfoques de modelizaci\u00f3n m\u00e1s utilizados en el sector y demostramos c\u00f3mo incluso peque\u00f1as diferencias en los supuestos de modelizaci\u00f3n pueden traducirse en impactos muy tangibles sobre el P&L de una empresa.<\/p>\n

                  A trav\u00e9s de esta discusi\u00f3n, esperamos haber transmitido la importancia de evaluar y cuestionar cuidadosamente las previsiones de curvas de precios horarios, en lugar de tratarlas como inputs est\u00e1ticos. A medida que los mercados el\u00e9ctricos se vuelven cada vez m\u00e1s complejos, la solidez de estas previsiones se convierte en un elemento cr\u00edtico para la elaboraci\u00f3n de presupuestos, la valoraci\u00f3n y la toma de decisiones estrat\u00e9gicas.<\/p>\n

                  En HES, apoyamos a nuestros clientes en este proceso mediante nuestro modelo interno HPFC (Hourly Price Forecast Curve), que desarrollamos y perfeccionamos continuamente para reflejar la evoluci\u00f3n de los fundamentos del mercado y las mejores pr\u00e1cticas de modelizaci\u00f3n. Ya sea construyendo curvas propietarias, revisando supuestos de terceros o evaluando el impacto econ\u00f3mico de diferentes parametrizaciones, nuestro objetivo es garantizar que las curvas que sustentan sus decisiones reflejen con precisi\u00f3n la realidad del mercado.<\/p>\n

                  Guillermo Llanos Mac\u00edas<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

                  En nuestro art\u00edculo anterior, exploramos diferentes escenarios de curvas de precios horarios y c\u00f3mo los factores estructurales \u2014 gas, CO\u2082, penetraci\u00f3n de renovables y evoluci\u00f3n de la demanda\u00a0 configuran trayectorias divergentes en el mercado el\u00e9ctrico europeo. 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